掘金千亿美元市场！2020生物识别技术与应用论坛圆满落幕：这九大看点不容错过

新挑战·新机遇——2020第四届生物识别技术与应用论坛。

2020年10月30日下午，由芯智讯主办的“新挑战·新机遇——2020第四届生物识别技术与应用论坛”，本次高峰论坛汇聚了来自旷视科技、兆易创新、艾迈斯半导体、高德智感、舜宇智能光学、思特威、欧菲智联等两百多家产业链上下游企业，以及中科院深圳先进技术研究院等研究机构和行业媒体，近300人参与。

一、生物识别产业的新挑战与新机遇

本次论坛活动的主题为“新挑战·新机遇”，因此在活动开场前，芯智讯创始人兼总编杨健也以此为题，做了对于整个生物识别产业现状和未来发展的剖析。

△芯智讯创始人兼总编杨健

所谓新挑战，一方面是新冠疫情，另一方面则是中美科技战，都对于包括生物识别在内的整个科技产业链的带来了新的挑战。

根据ABI Research的最新报告，到今年年底，全球指纹识别的收入预计将下降22%，至66亿美元。而这与新冠疫情影响下，全球智能手机出货的下滑密切相关。另一方面，由于新冠病毒会通过接触传播，也使得一些行业对于指纹识别等需要接触识别的设备的部署产生了负面影响。

在新冠疫情之下，戴口罩已经成为了一种“新常态”，这也对人脸识别行业的发展带来了新的挑战。

疫情也对全球供应链产生的深远的影响。今年上半年，为了应对新冠疫情，全球很多国家和地区的进行了区域性封锁，使得很多工厂停工，再加上半年疫情对于红外测温设备、呼吸机等相关设备的需求极具增长，也造成了很多关键元器件的缺货，使得全球供应链受到了较大的挑战。近期，欧洲、南美多国疫情再度告急，当地时间10月28日，法国、德国、西班牙三大区、希腊两区宣布将再次封锁，全球供应链较再度遭遇巨大挑战。

与此同时，在中美贸易战、科技战背景之下，很多的中国科技企业遭到了美国的打压。而这其中，很多生物识别相关的企业成为了打击的重点。比如人脸识别企业商汤、旷视、依图等，指纹/3D模组厂商欧菲光、语音识别厂商科大讯飞、安防监控厂商海康/大华等都被美国列入了实体清单。这些都对国内的生物识别行业的发展带来不利的影响。

但是，在挑战的背后，同样也带来了新的机遇。

虽然疫情之下，戴口罩对于人脸识别带来了挑战，但是相关技术公司已经克服这一难题，实现了戴口罩情况下的人脸识别。与此同时，包括人脸识别、语音/声纹识别、虹膜识别、静脉识别等在内的非接触式生物识别技术也迎来了快速发展。

根据KBV Research发布的一份报告预测，受新冠病毒大流行的影响，非接触式生物识别技术将迎来快速发展，到2026年，全球非接触式生物识别技术市场将接近186亿美元，复合年增长率为19.1%。

研究机构Future Market Insights的最新报告对非接触式生物识别的发展更为乐观，根据他们的预测，从2020年到2030年，非接触式生物识别技术将顺应新冠大流行的浪潮，复合年增长率达到17.4%，全球市场规模将增长五倍，达到700亿美元。

另外，受疫情影响，研究机构预测，在医疗保健中的生物识别技术到2024年将增长四倍。

那么从更长的时间维度来看，后疫情时代，生物识别产业的发展趋势将会如何？

杨健还引述了全球行业分析公司GIA(Global Industry Analysts, Inc.)的一份预测报告显示，2020年全球生物识别市场预计将达到241亿美元，而在这之后的7年，年复合年增长率将达到19.3%。到2027年，全球生物识别市场规模预计将达到828亿美元。届时，仅中国的市场规模预计将占到全球的一半份额，即超过400亿美元。

具体到生物识别的细分领域，根据GIA的预测，2020-2027年间，面部识别的年复合增长率将达到18.2%，语音生物识别的年复合增长率为17%，到2027年，面部识别的市场规模将超过150亿美元，语音生物识别市场规模也将达到80亿美元左右。预计3D面部识别将面部识别当中占据最高的市场份额，而亚太地区有望在各地区中实现最高的增长。

2020年-2027年全球虹膜识别的年复合增长率将达到18.8%，到2027年市场规模将达到103亿美元。

另外一份报告显示，2020年全球生物识别市场规模达到250亿美元（跟GIA的预测接近）。预计静脉识别将拿到8%的市场份额，市场规模约20亿美元。而在2015年静脉识别占比仅2%。

当然，以上所提到的市场规模主要是与生物识别技术密切相关的部分，而从整个产业链条来看，生物识别技术所影响的整个产业链规模将更加庞大。

根据Markets and Markets的一份新报告，到2025年，全球身份识别和访问管理软件市场的价值将达到241亿美元，年复合增长率达14.5%。

根据IDC的研究，如果不受各国未来计划推出的针对生物识别技术的法规的影响，到2025年，全球视频监控摄像头的收入将达到440亿美元。

“从各项研究数据来看，至少未来近十年内，全球的生物识别产业仍将保持接近20%左右的年复合增长率高速的发展，到2030年，市场规模必将超过1000亿美元，市场前景广阔，大有可为。”杨健先生在开场致辞最后总结到。

二、旷视科技谢忆楠：计算机视觉需要更多的“＋”

作为全球知名的人工智能及人脸识别技术厂商，旷视科技资深副总裁谢忆楠在芯智讯主办的“2020第四届生物识别技术与应用高峰论坛”上做了主题为《CV+的技术洞察与实践》的分享。

△旷视科技资深副总裁谢忆楠

作为最早从人脸识别领域切入市场旷视科技来说，很多人一提起旷视，首先会想到的是旷视科技的“Face++”，将旷视与人脸识别紧密结合起来。但是，旷视之所以叫“旷视”的实际含义是“更大的视觉”。

“我们的使命是让机器可以看到世界。”谢忆楠解释到。而机器看到世界往往是通过摄像头，通过摄像头还原图像，一直以来是以人眼作为标准。如何达到甚至超过人眼的水平，然后去理解其背后的信息，这也是CV（计算机视觉）技术发展的方向。

谢忆楠表示：“在视觉领域里你能做得越多越好，你才能看理解后能做到什么样。之前旷视主要做人脸识别，现在我们做机器视觉算法，可以做更多的事情。”

对于计算机视觉（CV）企业来说，在比拼技术高低的时候，过去通常都是以在某些国际竞赛上拿下了几个第一，识别率达到了百分之多少，但是这个百分比究竟代表着什么，不知道，只知道越接近100%越好。但是实际上，CV的价值在于，如何让CV这件事变成“+”号，如何往下加得更深，如何向前向后延展？

为此，旷视在神经网络结构创新、低比特网络（超强性能功耗比）、算法训练的规模化路径、算法自演化、针对移动端的高效卷积神经网络、算法与芯片Co-Design以及AutoML等方面做了很多的工作。

“通过与合作伙伴进行算法/芯片Co-Design，再加上低比特方案，我们的算法可以在芯片侧实现超强性能功耗比。AutoML可以自己做演进学习，用自动模型搜索的方式，快速训练算法，某一个场景下用哪个模型做这件事效果最好，这件事显然机器比人更强。”谢忆楠进一步解释到。

此外在系统层面，旷视还开源了深度学习框架天元，开源了三位一体的自研的AI生产力平台Brain++，通过工程化，极大的提升了效率。在数据层面，旷视还推出了全球最大的精标物体检测数据集Objects356。

回到机器视觉算法本身，旷视针对包括人脸识别在内的很多的行业和场景也推出了很多的视觉算法，但是各个行业和场景都有着不同的要求，这也意味着我们还需要更多的算法。

光有好的计算机视觉算法还不够，要想解决行业所面临的问题，还需要综合很多方面的东西。一方面，提升关联度。比如脸人关联、人车关联、人-事件关联、人-时空关联、人-货关联等。构建以视觉目标为核心的关系图谱，基于关系图谱的数据挖掘引擎；另一方面，识别更广的维度。比如识别更多不同类型的目标、更多人或物的属性、更多的事件（摔倒、奔跑、抽烟、打电话、睡觉等）、更全面的识别各种态势（如人群计数、人流方向、人群聚集、排队长度等）；更高的精度。在感知精度方面，碎片化需求的精度需要逐一优化到99%+，在检索精度方面，视觉大数据通用搜索引擎，也需要精度的持续演进。

以上这些都是计算机视觉所面临的挑战，只有解决了这些挑战，我们才能获得更大的机遇。“有些挑战可能并不如我们想象那么难，但是他给我们的机遇蛮大的。比如在这次新冠疫情所需的自动测温设备方面，考验的是各家做CV的公司，做红外的公司，做应用的公司，哪家可以先把视觉、红外和整个系统先打通的能力。你有硬件基础、CV基础，又有调和其他硬件结合的基础才能做好这件事。”

对于视觉算法的规模化路径，谢忆楠表示，“第一，需要很多的模型；第二，需要自动模型做算法。”而在这些方面，旷视也已经有了很多的积累。谢忆楠强调，旷视拥有全球规模最大的计算机视觉研究院，研究人员数量超过了500位。

此外，谢忆楠还介绍了旷视的计算机视觉技术在数字孪生、计算机摄影（超级义眼、屏下摄影）、视觉反馈控制方面的探索与实践，并以旷视“河图”在一汽富维的应用为例，展示了旷视的整仓智能化方案对于物流行业效率的提升。

“会议的主题是‘新挑战·新机遇’，技术的突破是我们面临的挑战。技术突破越深，我们才能通过AI创造更多的价值。如果我们沿着之前的技术方向一直往下，真正要实现的东西是对技术不断的深入。CV这件事不断通过‘+’号越深越广才会越好，才能真正给大家带来更多的价值。”谢忆楠最后总结到。

三、兆易创新的生物识别传感器布局：电容、光学、大面积TFT、超声指纹，ToF全面发力

作为国内知名的NOR Flash及MCU厂商，2019年兆易创新成功并购国内第二大的指纹识别芯片厂商思立微，成立传感器事业部。

除了原有的电容式触控芯片、电容指纹芯片、OLED屏下光学指纹芯片之外，兆易创新还在去年推出了TFT大面积屏下指纹识别芯片（待量产）以及第一颗一体式MEMS超声波指纹芯片（待量产），今年还推出了第一颗特殊工艺的ToF芯片。

目前兆易创新是国内仅有的两家可量产供货光学指纹芯片的企业之一，同时触控和指纹产品也广泛应用于国内外知名的移动终端厂商，也是全球唯一能提供包括电容、光学、大面积、超声等最全指纹方案的供应商。

TFT大面积屏下指纹识别芯片GSL7253

据介绍，兆易创新所推出的大面积TFT屏下指纹传感器GSL7253，面积为30mm*20mm，具有高QE 80%，超薄（厚度仅0.3mm），COG封装工艺，支持任意位置解锁，盲解，支持双指/多指纹解锁。

兆易创新传感器事业部ToF市场总监刘浩雷在芯智讯主办的“2020第四届生物识别技术与应用高峰论坛”上表示，大面积TFT屏下指纹的多指采集/识别特性非常适合用于机场、车站、海关等高安全等级较高的场景。未来兆易创新还将会推出更大面积的TFT指纹芯片，积极布局大面积指纹识别上和未来的掌纹识别。

△兆易创新传感器事业部ToF市场总监刘浩雷

从兆易创新公布的指纹产品路线图可以看到，兆易创新目前已经开始在开发第二代TFT大面积屏下指纹芯片，面积进一步增加到了 30mm*23mm/28mm*25mm，工艺也升级到了COF。2021年还将会推出第三代的产品。

一体式MEMS超声波指纹芯片GSL8165

相对于光学屏下指纹和电容指纹来说，超声波指纹拥有更强的穿透力，可以穿透OLED屏、玻璃、金属、塑料，可以穿透识别油污和湿手指，这也使得厂商可以做一些隐藏式的指纹识别，比如放在金属之下，或者玻璃盖板下，这样就可以兼顾整个工业设计的美观。同时，超声波可以穿透表皮，直达真皮层，安全性更高。

刘浩雷表示，兆易创新的超声波指纹芯片，基于CMOS工艺独创单硅片MEMS结构，结构简单、便于工艺实现；并采用了Beam-forming多点同时发送聚焦的技术，进一步增加了超声波的穿透能力，使得识别性能更好。同时，系统算法层面利用边缘AI、神经网络计算，进一步提升其安全性。

△兆易创新在现场展示的超声波屏下指纹样机

ToF芯片

自从2017年苹果推出了基于结构光技术的iPhone X，使用3D人脸识别FaceID代替了指纹识别TouchID，3D视觉市场便得到了快速的发展。随后众多的安卓旗舰也开始跟进采用结构光技术来实现3D人脸识别。

不过，由于结构光更适用于近距离的的3D识别，智能手机应用限于前置解锁、支付以及3D表情等。相比之下，ToF 3D技术则可以适用于中远距离，应用包含 3D 人脸识别、3D 建模以及手势识别、体感游戏、AR/VR 在内的更多场景中，并且模组复杂度低，更小巧，易于集成，成为安卓旗舰手机的后置3D镜头首选。前摄应用比例也越来越高，并且有望实现屏下部署。

值得注意的是，今年苹果iPad、iPhone 12 Pro系列又采用了基于ToF技术的激光雷达扫描仪，使得整个3D视觉市场又迎来了新一轮的爆发。不过，苹果采用的并不是当下主流的iToF技术，而是采用的dToF技术。

所谓iToF，是通过发射特定频率的调制光，检测反射调制光和发射的调制光之间的相位差，测量飞行时间，从而实现对于深度信息的感知。dToF的原理则为向被测物体发射光脉冲，通过对反射和发射光脉冲时间间隔的测量，直接计算待测物体的深度。

从两种技术的优缺点上来看，dToF直接测量飞行时间，具备低功耗、抗干扰等优势，适用于对测距精度要求高的较远距离测距场景，因为其测量精度不会因距离增大而降低。iToF 间接测量飞行时间，具备低成本、较高分辨率优势，适用于中远距离测距。

那么对于iToF和dToF两种技术未来的发展，兆易创新是如何看待的呢？

对此，刘浩雷告诉芯智讯：“在我们来看，iToF和dToF本身是各有特点，一段时间内iToF和dToF会并行。以手机为例，iToF的分辨率比较高，适合前摄，人脸解锁、支付。dToF的优点在于距离、测量精度在工作范围内相对固定，更适合远距离场景。dToF的低分辨率、产业链、工艺成熟度及成本都需要提升，有很大成长空间。在较长周期内iToF和dToF存在于各自的重要市场。”

此外，在创新工艺方面，兆易创新也有布局。刘浩雷介绍到，兆易创新在今年推出了第一颗特殊工艺的ToF芯片（QVGA分辨率），可以同时支持1350nm~1550nm长波段以及940波段光源，而1350nm~1550nm波段应用抗光性会更优，户外表现更加出色。对人眼的安全性会更有保障。光电转化效率在1350nm波段，光电转换率可达50%；在940nm波段，光电转换率可达65%，相比基于硅工艺的ToF芯片高出近一倍。

四、掌握核心战“疫”利器，后疫情时代高德红外如何出圈？

在今年爆发的新冠疫情防控当中，由于发热是新冠病毒感染者的重要症状之一，因此体温筛查成为公共区域疫情监测的主要手段之一。但是，传统的温度计、额温枪等测温设备，不仅需要一对一检查，检测速度慢，而且还需要近距离接触，存在较大的交叉感染风险。因此，能实现远距离（可达数米）、非接触式、多目标同时快速进行体温检测的全自动红外热成像测温设备，成为了公众场所甄别发热人群效率最高的一种方式，在这场“战疫”中发挥了非常积极的作用。

而对于红外热成像测温设备来说，其核心的红外探测器技术由于之前主要被用于军事领域，并且现代化军队对红热成像技术的依赖也在不断加强，核心技术由国外少数国家掌控并高度管制，各国对高端军用红外产品及相关技术实施禁运以维持垄断地位。这也在一定程度上限制了国内高端红外探测技术的发展。

根据《瓦森纳协定》中对于红外探测器的规定，满足“一定条件”的红外热像仪将属于“武器级别”，该级别的红外热像仪需要获得相关证书才可出口。这些“一定条件”包括对图像采集频率、像素、价格的要求。在该协定下，长期以来我国高端红外技术受到国外封锁，对于高端探测器的内在需求缺口大。

在此背景之下，美国的Flir以及2019年由Sofradir和ULIS合并而成的Lynred成为了全球非制冷红外探测器的主要供应商。而对于国产红外设备厂商来说，在高端红外热成像探测器进口受限的情况下，自研也就成了一条必须要走的路。

作为国产红外热成像设备的领军企业，高德红外早在2009年就开始自主研发红外热成像探测器，经过数年的研发，终于在2013年成功推出了首款红外热成像芯片，随后又解决了MEMS、陶瓷封装、读出电路设计、晶圆级封装等关键技术，成为了当时国内唯一一家拥有自主红外热成像芯片生产线的企业。

△高德智感市场总监金朝昊

高德红外子公司高德智感市场总监金朝昊先生在芯智讯主办的“2020第四届生物识别技术与应用高峰论坛”上表示，“目前高德红外用的所有Sensor都是自主研发的红外芯片。2013年之前，中国所有红外探测器进口自欧洲，中国没有自主生产能力、研发能力。高德红外上市后主要干的一件事是把资金投到红外探测器的研发。2013年我们实现第一代自主芯片的研发，2015年实现全面量产。到现在我们公司不需要再进口任何一片红外传感器的芯片，我们把芯片做到多样化，将一致性、均匀性、稳定性做得非常好。能够确保即便在大批量出货的情况下，我也能保证每一片红外探测器的性能，这样就能确保在生产防疫设备时的测温精准性。”

目前高德红外在国内已拥有三条8英寸探测器芯片(制冷、非制冷)批产线，包括：先进的8英寸0.25微米批产型氧化钒（VOx）非制冷红外探测器生产线、国内领先的8英寸0.5微米碲镉汞（MCT）制冷红外探测器生产线、国内先进的8英寸0.5微米批产型二类超晶格（T2SL）制冷红外探测器生产线。

同时，高德红外还成功构建了从底层红外核心器件，到顶层完整光电系统的全产业链研发生产体系。作为武汉本土企业，在今年的疫情防控当中发挥了极为重要的作用，特别是在武汉封城导致供应链中断的情况下。

“疫情期间，我们在武汉，供应链非常受影响。我们有自己自研自产的Sensor，最大的问题就解决了。如果没有这个Sensor，你可能需要进口或者国内其他厂家在生产，但是都不在武汉。”金朝昊说到。

在测温精度上，得益于高德红外历时十年，采集了上万人次的环温、湿度、红外体表温度、真实体内温度、性别、年龄等多元关系样本，以及基于SVM模型的体表温度到体内温度映射模型，通过红外+大数据+AI技术，高德红外保证了保证10~35℃环温下，体表到体内的精准反算。

此外，针对疫情当中，戴口罩已成为常态，高德智感也实现了戴口罩情况下的可见光人脸检测和单红外人脸检测，以及双光活体辨别（可以有效辨别活体与非活体人脸。）

金朝昊表示，在疫情发生之后，高德智感仅用了100天就推出了10款防疫专用产品。当然，疫情确实推动了高德红外及高德智感今年营收的暴涨，但是我也需要考虑，疫情之后我们如何继续保持增长，因此我们需求开拓新的市场。

据介绍，目前高德智感还联合合作伙伴开发了一系列的创新形态产品，比如机器人、刷脸面感机、闸机、AR眼镜等。还将红外热成像技术的应用领域进一步扩展到了智慧养老（在卧室、浴室等区域，红外图像可以提供具有隐私保护的姿态检测）、智能家居（比如与空调厂商合作，将红外热成像技术与空调集成在一起，可识别人体方位、数量、人体与室温的温差，自动调节温度）、儿童看护（可以监控婴儿夜间踢被子的情况）、儿童健康、智慧酒店、智能楼宇、智能辅助驾驶、支付安全（目前3D人脸可被3D面具破解，但是加上体温检测后，可以更加安全，因为人脸的面部温度分布是有差异的。）

目前对于红外热成像芯片来说，成本仍然是一大挑战。对此金朝昊表示：“之前一个Sensor可能要两三千块钱，不可能用到大规模的行业。而且供应也属于小众供应链，根本无法大批量的生产。我们高德一直往这方面推，希望把它做小做便宜，功耗做低，价格、重点也变小，易于集成。近期我们推出TIMO红外热成像模组，尺寸非常小，主要是采用了晶圆级封装技术，镜头也是双面非球面晶圆模压。我们把生产工艺流程做到跟手机常用的可见光镜头模组一样，可以保证大规模生产。”

对于红外热成像探测器未来的发展方向，金朝昊表示：“我们会往两个方向发展：一是分辨率全覆盖，从低到高；二是多模形式的集成，实现功能的复用和一体化提升。”

五、艾迈斯半导体：可提供创新的光谱技术和完整的3D传感技术

作为全球知名的传感器厂商，艾迈斯半导体（ams）拥有极为丰富的传感器产品组合，覆盖了光学、成像、环境、音频四大领域。

根据财报信息显示，2019年，ams营收达到了20.86亿美元，营收同比增长了32%，客户数量超过8000个，员工数量达到了9000人。而ams的快速增长主要得益于专注传感器方面的产品，特别是在3D、光感传感器，在知名手机厂商的应用上的成长非常迅速。今年ams还成功收购了欧司朗，营收规模有望达到50亿美元乃至更高的水平。

ams现场应用工程师经理李铭豪在芯智讯主办的“2020第四届生物识别技术与应用高峰论坛”上表示，ams是光传感解决方案的全球领导者，拥有开创性光学传感和光谱传感解决方案，广泛的产品组合（包括显示管理、接近传感、BOLED等），此外在生物传感、光谱传感等新型市场和应用领域，ams也是技术领导者。

△ams现场应用工程师经理李铭豪

在具体的应用方面，近红外光谱传感器可用于水果成熟度及食品成份分析，可见光光谱传感器（AS7341L）可对生物体的颜色精确定位，还可以应用于肤质的检测和病毒检测等方面。

特别值得一提的是，为了应对新冠疫情，ams在今年还利用可用于病毒检测多通道的可见光光谱传感器AS7341L与Senova联合开发了全新的病毒抗体检测解决方案，目前双方联合开发的CONVID-19病毒抗体测试盒已成功上市并已大批量使用 ，具有实验室设备级品质。

据介绍，该方案采用了数字化LFT检测方式，具有灵敏、经济高效、可实现大批量生产、立即获得检测结果（几分钟）、可获得数字数据的特点。同时该方案的检测范围非常广，不仅仅可以用于COVID-19，也可以选择其他特定的病毒。另外一个很大的优势就是我们有连接性，可以通过蓝牙模块和云设备，对于数据进行采集，针对传染病的分析具有很大的意义。

另外，在与生物识别密切相关的3D视觉领域，ams也有着全套的3D光学传感器解决方案，涵盖了结构光(SL)、飞行时间(iToF/dToF)、主动立体视觉(ASV)三种3D架构，以及其所需的VCSEL（垂直共振腔表面放射激光）、光学衍射元件（DOE）、准直镜头（WLO）、高量子效率NIR全局快门图像传感（与SmartSens合作）等关键元器件以及软件、算法IP。

李铭豪表示，3D业务是最近几年ams成长最快的业务之一。三年前，ams的营收在6亿美元左右，去年增长到了超过20亿美元，这很大程度得益于我们3D产品的增长，以及在人脸识别、智能家居、AR/VR、工业自动化、汽车等领域的应用。

对于去年以来比较热的ToF技术，李铭豪透露，在远距离的检测上，dToF有着明显的优势。ams很早就推出了单点的ToF，在手机的对焦系统中有较为广泛的应用。后续，ams还会推出4x4的，可以做手势、运动等方面的应用。未来还将会推出ToF的阵列，可以应用于自动驾驶领域。

六、脑机接口技术：正从科幻逐步走向现实

相信大家都看过《黑客帝国》这部经典的科幻片，在片中，主角们的大脑通过一个线缆与电脑连接后，就可直接凭借意识畅游虚拟世界，对于自己不会的东西，只需几秒钟，将相关知识输入大脑即可学会。此外还有卡梅隆导演的《阿凡达》当中，男主角通过意识替换控制阿凡达，然后又可通过阿凡达与飞龙进行意识对接，用意识直接控制飞龙。还有《阿丽塔：战斗天使》中的脑神经与电子装置对接，可直接通过意识自由的控制整个机械躯体。这些确实是非常的科幻，现在随着脑机接口技术的发展，科幻有可能变为现实吗？

对此，中科院深圳先进技术研究院脑功能图谱与行为研究中心首席研究员李骁健博士在芯智讯主办的“2020第四届生物识别技术与应用高峰论坛”上表示，要实现这些科幻片中情节并非完全不可能，但是距离实现还非常的遥远。而目前的脑机接口已经可以在一定程度上实现：弥补收发信息器官的带宽差、替代受损伤的收发信息器官、不依赖收发信息器官直接和外界通讯。

△中科院深圳先进技术研究院脑功能图谱与行为研究中心首席研究员李骁健博士

由于大脑的信息的收发是通过神经元来完成的，所以脑机接口需要通过“传感器”来监听神经元的活动，而传感器（神经电极）距离神经元越近，信号的清晰度就会越高。

因此，脑机接口技术也分成了非侵入式（脑外）、侵入式（通过手术等方式直接将电极植入到大脑皮层）和半侵入式（将脑机接口植入到颅腔内，但是在大脑皮层之外）。

相比之下，侵入式的脑机接口门槛较高，但是信号的清晰度也更高。Space X及特斯拉创始人埃隆·马斯克旗下的脑机接口公司Neuralink选择的就是侵入式脑机接口技术。其最新的技术是利用一台神经手术机器人向人脑中植入数十根直径只有4-6微米的“线”以及专有技术芯片，然后可以直接通过无线的形式读取大脑信号。与以前的技术相比，新技术对大脑的损伤更小，传输的数据也更多。

正如前面所提到的，由于侵入式脑机接口的门槛较高，目前主要是欧美企业在做，国内企业几乎没有涉及。即便是非侵入式的脑机接口技术，国内从事的企业也并不多。

据李骁健博士介绍，目前中科院深圳先进技术研究院脑功能图谱与行为研究中心在侵入式脑机接口技术研究方面已经有了一些成功。比如在拟态神经电极阵列制造方面，已经实现具有有机柔性基底，可以完美贴附在脑组织表面，基本可以和脑组织融为一体。电极厚度约 1微米，宽度 5微米，单组 128通道；在高通量神经信息获取和解析系统样机方面，已拥有基于场编程门阵列和USB3.0技术的 1000通道，具有并行获取神经信息的能力的系统样机。每个通道可以达到 30K每秒采样率。具有滤波、实时神经元信号探测和数据压缩功能；在脑内微植入手术机器人方面，中科院已具有 5组独立可编程自动操作的5维度位操作机械臂，定位精度小于 1微米。可同时对小动物的 5个脑区植入电极阵列。

“脑机接口技术并不是一项新技术，早在上世纪60-70年代，为了帮助很多残疾退伍军人，帮助他们生活自理，美国就开始研究运动脑机接口技术。目前在运动脑机接口技术方已经取得了非常大的成功。比如在2012年，第一个脑控机器人成功实现；2016年，第一个人脑控制瘫痪上肢也成功了。”李骁健博士说到。

对于脑机接口的研究，目前除了可以在一定程度上恢复运动功能，同时也可以用在视觉、听觉、语言功能的恢复上，比如：人工耳蜗、人工视网膜、脑起搏器等。2019年第一个人脑神经解码语音合成器研发成功，通过解码与人类下颌、喉头、嘴唇和舌头动作相关的脑信号，可以合成出受试者想要表达的语音。

那么目前的脑机接口技术是否还可以用来治疗脑精神疾病呢？李骁健博士表示，“这可能涉及多脑区协同的问题，现在问题在于我们怎么找到这些靶点，找到了才能做到。”

对于脑机接口技术未来的发展，李骁健博士认为，提供人脑控外骨骼机器人、脑神经与神经形态电子的融合人都将成为可能。另外，植入式的宽带脑机接口装置如果被未来的6G高带宽无线网络充分支持，或可实现多人多地域的脑信息自由交流。

七、静脉识别市场快速兴起，但仍面临三大挑战

相对于指纹、人脸、虹膜、语音/声纹等生物识别技术来说，静脉识别技术属于应用相对小众的一类技术。不过，随着新冠疫情对于非接触式生物识别技术的推动，以及今年9月底，基于非接触式掌静脉识别的Amazon One手掌支付系统的推出，静脉识别技术开始得到了市场的广泛关注。

静脉识别技术是通过使用对人体无害的特定波长红外光照射人体，由于皮肤和皮下的血管内的血液中的血红蛋白对于红外线不同反射差异的特性，将血管图样进行数字处理获得血管影像。实时获取血管图像，将其与存储的图像进行特征比对匹配，实现身份认证及鉴别。

相对于其他生物识别技术来说，静脉识别技术其具有以下六大特性：

1、误识率低：误识率低于千万分之八，远高于人脸识别和指纹识别，甚至比虹膜识别还要高（百万分之一），堪称业界精度最高；

2、支持活体识别：失去活体特征 数据不能读取（从医学方面看，手掌一旦离开了人体，整个生命活性不超过3分钟就失效，血液中血红蛋白也会破坏）；

3、快速易用；可以1秒识别，即使表皮破损、有污垢也不受影响；

4、特征稳定：手掌静脉特征每个人不同， 左右手不同，且终生不变；

5、安全防盗：相对于人脸、指纹等暴露于人体体表的特征信息来说，手掌静脉是位于人体内部的特征信息，无法盗取，更有利于保护个人隐私；

6、可实现非接触式识别：不留痕迹。

不过，静脉识别也同样面临着一些挑战：

1、专利挑战。

静脉识别技术虽然在过去属于是一个小众型技术，相关的从业企业并不多。但是，在日本，指静脉技术已得到广泛应用。如银行ATM机、接入存有大量个人信息的PC机、门禁考勤管理系统、保险箱管理、复印机管理、电子支付等需要进行身份认证的领域。在日本80%的银行引入了日立指静脉产品，约65000台ATM机安装了日立指静脉认证装置。在计算机开机保护方面的应用市场占有率近50%。除了日立之外，日本的另外一家厂商富士通也是静脉识别技术的力推者。这也使得目前在静脉识别领域的核心专利主要都被日本厂商所掌握。

根据研究机构的数据显示，不论是在指静脉还是掌静脉领域，专利排名前20企业基本都是日本的企业。

在芯智讯主办的“2020第四届生物识别技术与应用高峰论坛”上，中科院深圳先进技术研究院医工所高工刘宇航也表示，“目前国内静脉识别产品的问题。我认为最重要的是专利问题。我们国家的起步较晚，在核心专利缺乏的情况下，现在在国内的产品推广范围也比较小，很多企业没有太多考虑专利的问题。以后随着应用范围的扩大，国家对于知识产权越来越重视，我们希望可以拥有国产的自主知识产权的专利。”

△中科院深圳先进技术研究院医工所高工刘宇航

2、成像挑战

由于我们的血管是3D的，因此不同的角度或位置偏移情况下，获得的3D成像图案是不一样的。特别是对于指静脉识别来说，只是轻微的旋转或者偏移，就可能与系统中留存的底图出现较大差异，使得无法识别。因此，我们需要在算法上解决放置不规范的问题，这跟用户体验度关系特别大。需要在算法中加入手法的校正，还需要解决速度和识别率的问题。

此外，指静脉虽然是全年龄段都可以使用的技术。随是着年龄、温度、健康状态的变化，以及是否压迫血管，还是会造成不小的影响。这也需要通过一些AI算法来解决。

3、算法平台的挑战

基于前面所提到的成像上的问题，在进行静脉识别相关算法研究时，还需要考虑功耗、成本和速度的问题。

刘宇航表示：“机器学习在我们生物识别领域应用非常广泛的技术，可以达到很高的识别率。对硬件的要求成本也会很高。刚才说到指静脉的几种产品，大部分都是算法集成在嵌入式平台上的，我们主流的算法还是会使用经典的算法。经典算法面临一个问题，如何做到特别高的容量，并且保证计算速度。因此，我们在做算法研究和产品推进时，需要针对不同的应用需求权衡功耗、成本、速度等，对产品基于功能的定制化设计，这应该是我们需要考虑的地方。”

而对于静脉识别未来的发展，刘宇航透露，2020年静脉识别会有一些新的应用，除了亚马逊的Amazon One之外，静脉识别进入智能手机的研究也正在进行当中。现场她还展示了基于小米8、小米Pocophone F1前置红外镜头实现的手腕部静脉识别。

八、3D视觉领域所面临的“芯”难题

对于人脸识别、虹膜识别、静脉识别等生物识别技术来说，都需要用到摄像头。而作为全球知名的摄像头模组厂商，舜宇光学的产品不仅涵盖了镜头、镜片等光学零部件，还包括各类摄像头模组、3D模组等。

作为全球知名的光学企业，可能提起舜宇，在大家的印象里，主要是手机镜头模组、车载镜头模组、安防镜头、光学仪器等业务，但舜宇不止于此，持续开拓新业务，涉猎AR/VR、无人机、机器人、智能家居、新零售等领域，由其子公司舜宇智能光学承接，其镜头模组出货量也达一定规模。

此外，舜宇在3D视觉市场布局近10年，在3D结构光和3D ToF模组、模块方面推出多款产品，并且满足刷脸支付安全要求。

△舜宇智能光学市场总监周家録

在2020第四届生物识别技术与应用高峰论坛上，舜宇智能光学市场总监周家録分享了3D视觉模块所面临的“芯”难题。

周家録坦言，在3D视觉模块开发过程中，面临的“芯”问题还是不少。比如在商务层面，一些品牌SoC厂商支持力度有限，对于细分市场来说且价格偏高。另外一些初创公司，虽然有做3D结构光算法硬化，芯片设计简洁，单应用相对单一，很难满足通用化的市场。在技术层面，通用SOC，在单处理视觉方面普遍出现性能冗余现象；HDR-ISP普遍不支持或不满足客户要求。

“在3D刷脸支付里，需要低成本、低功耗的3D视觉模块方案，现在的3D结构光方案相对成熟，但是ToF却依然存在一些问题，我们现在碰到的问题非常大，一个高分辨率的ToF方案，没有性价比高的平台可以支撑。”周家録说到。

九、思特威：图像传感器如何赋能生物识别多元化创新应用

对于人脸识别、虹膜识别、静脉识别、光学指纹等众多生物识别技术来说，都需要用到摄像头，而对于摄像头来说，CIS图像传感器则是属于关键的核心器件。

在芯智讯主办的“2020第四届生物识别技术与应用高峰论坛”上，国产CIS图像传感器厂商思特威电子高级销售总监金方其也表示，高质量的影像获取技术是赋能生物识别应用的关键。随着生物识别技术的发展，对于图像传感器也将会提出更高的要求：

1、未来传感器在生物识别的分辨率肯定越来越高。目前主流应用可能在200万、400万、800万的分辨率上。后续需求可能是1200万、1600万甚至是更高分辨率传感器方向发展。

未来在交通、人脸抓拍场景，要求分辨率达到4K以上。在交通应用场景中抓拍人脸，必须要求人脸至少80-100个像素，因为低于这个像素识别准确率会大大降低。按照这个场景，车子抓拍距离大概是24米，人脸要保持80-100像素的话，监控2-3个车道对图像传感器横向分辨率至少达到4K或者以上。这对图像传感器分辨率的要求非常高。

△思特威电子高级销售金方其

金方其透露，思特威即将推出的下一代的传感器芯片平台，将感兴趣区域（ROI），比如人脸、车牌等图像区域，以一个更高分辨率的图像输出，以利于提高后端算法的识别准确率。

2、在很多生物识别场景里，高动态范围是非常常见的场景，比如各种光线场景下的人脸识别。这对图像传感器的动态范围能力要求非常高。

那么怎么做到动态范围提升？金方其表示，传统有Stagger HDR（多次曝光的宽动态）技术，动态范围可以达到140dB。但它也有劣势，因为采用长短曝光，拍摄运动物体会有运动物体边缘模糊的问题。对此，思特威推出了新的宽动态技术：Qcell HDR和PixGain HDR。PixGain HDR是单次曝光的宽动态技术，不会造成运动物体的边缘模糊，可以提升动态范围至90dB。

此外，思特威的Global Shutter像素技术，创新性的采用Voltage Domain的BSI技术，独有的单帧HDR技术可以提升Global Shutter Sensor的动态范围至100dB。另外，思特威针对智能交通的应用还推出了分区域曝光的HDR技术，动态范围达到120dB。

3、对图像传感器的帧率要求越来越高；

△据介绍，高帧率的需求是未来生物识别领域对图像传感器的一个重要考量指标。思特威的图像传感器最高帧率可以做到1000帧以上。上图是超高帧率摄像机拍摄到的视频，非常短暂的一瞬间，被完整清晰的记录下来呈现在我们眼前。

4、对图像传感器的灵敏度要求越来越高。

不管是安防还是交通领域，超高的灵敏度也是图像传感器发展的重要趋势。对此，思特威也推出了SFCPixel技术，可以把Source Follower放置在更接近PD的位置，同等电子下获得更高的电压，从而获得更高的灵敏度。

未来在结构光、ToF的带动下，对近红外的要求也会越来越高。现在大家重点提升850-940纳米波段的量子效率，思特威通过和晶圆厂深度合作，在工艺上在940nm QE值能够增加一倍，绝对值达到40%以上。

从市场出货方面来看，金方其透露，“2017年起，思特威已连续多年在安防市场CIS出货量达到第一。2020年在复杂的形势下我们依然保持翻倍的增长，预计今年可以做到2亿颗Sensor的出货。我们在Global Shutter图像传感器全球出货量也是第一。2020年我们入选了Sillicon 100，这也是整个行业对于我们公司的认可。”

值得一提的是，就在10月份，思特威电子还成功完成了由国家大基金、小米产业投资等领投的15亿元人民币的融资。

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